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基于遗传算法的BP神经网络计算岩溶水安全开采量

《水文地质工程地质》2016年 第1期 | 马壮壮 束龙仓 季叶飞 荆艳东 鲁程鹏   河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室 江苏南京210098 松辽水利委员会 吉林长春130021
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摘 要:随着淮北市相山区岩溶水开采量不断增大,区内岩溶水水位降落漏斗范围不断增大,为保障岩溶水的安全开采与地质环境安全,进行本区岩溶水安全开采量计算十分必要。目前神经网络模型已被广泛应用于岩溶水水位动态计算,但由于网络全局寻优能力不理想,网络训练容易陷入局部极小值,导致网络泛化能力不理想。针对人工神经网络的不足,利用遗传算法(GA)对较为常用的BP神经网络权值、阈值进行优化,将此方法应用于相山区岩溶水水位动态的预测,并以该区岩溶水临界开采水位为控制条件,经模型计算得到相山区岩溶水多年平均安全开采量为3 001.7×10^4m^3。计算结果表明:与BP神经网络相比,GA-BP神经网络具有更高的预测精度,遗传算法可以有效提高BP网络的泛化能力。
【分 类】【天文学、地球科学】 > 水文地质学与工程地质学 > 水文地质学(地下水水文学) > 地下水资源管理
【关键词】 人工神经网络 遗传算法 淮北市 安全开采量
【出 处】 《水文地质工程地质》2016年 第1期 22-27页 共6页
【收 录】 中文科技期刊数据库

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